• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2002년도 춘계학술대회 발표논문집
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• pp.157-162
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• 2002

패널 무응답자(panel nonrespondent)란 처음 조사에서는 응답을 하였으나 나중 조사에서는 응답을 하지 않은 사람을 의미한다. 패널조사에서는 앞 단계에서의 응답으로부터 뒷 단계의 무응답에 대한 정보를 얻을 수 있다. 무응답에 대한 수정 방법은 어떤 보조 변수들을 선택하고, 그 변수들이 수정하는 데 어떻게 사용하는 가를 결정하는 것이다. 우리는 가중 수정을 패널 무응답자에 대해서만 생각한다. 이러한 가중은 패널 무응답자에 대하여 보상하기 위하여 패널 무응답의 가중값을 수정한다. 종속 변수로서 패널응답 상태(status)는 로지스틱 회귀분석으로 패널 무응답에 대한 모형을 선택하는 방법이다. 로지스틱 회귀분석에서 패널무응답과 상관이 있는 변수들은 패널무응답 편향을 감소시키기 위하여 가중 수정에서 사용하기 위한 변수들이다.

• 한국조사연구학회지:조사연구
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• 제12권3호
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• pp.173-186
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• 2011

본 연구에서는 2003년 시작된 한국청소년패널조사 중학교 2학년 패널자료 분석을 위해 필수적인 각 연도별 횡단면, 종단면 가중치 산출방안을 소개하고 있다. 패널 모집 당시 추출된 표본이 대표하는 모집단의 종단면적 변화 분석을 위한 종단면 가중치는 로지스틱 회귀분석을 이용한 무응답 보정과 사후 층화를 통해 산출되었으며, 조사 연도의 표본 대응 모집단 분석을 위해 필수적인 횡단면 가중치는 전년도 대비 응답률과 사후 층화를 통해 산출되었다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.197-208
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• 2016

본 연구에서는 데이터마이닝의 회귀분석 기법과 의사결정 나무분석 기법을 사용하여 중학생의 삶의 만족도에 영향을 끼치는 요인을 분석하였다. 이를 위해 청소년들을 대상으로 한 한국아동 청소년패널조사(KYCPS) 중1패널 데이터 3차 년도 자료를 활용하였다. 회귀분석을 통해 추출된 공통 영향요인은 자아 존중감, 우울, 전체 성적 만족도, 지역사회 인식, 진로 정체감, 연간 비행 피해 경험 유무, 형제자매 유무, 신뢰, 행동통제, 주의집중으로 나타났다. 이를 통해 중학생의 삶의 만족도는 개인의 정서문제, 자아인식, 또래 애착, 학습습관, 가정환경 요인 등이 복합적으로 영향을 미치는 것을 알 수 있다. 이 중에서 중학생의 삶의 만족도에 예측하기 위한 중요한 영향을 미치는 요인을 분석하기 위해서 의사결정 나무분석 기법을 사용하여 분석한 결과, 자아 존중감, 우울, 진로 정체감, 주의집중으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제27권7호
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• pp.1163-1170
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• 2014

간헐적인 패널 시계열 자료의 개념과 구조를 소개하고, 간헐적인 패널 시계열 자료의 모형으로 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 고려하였다. 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형의 동질성 검정을 위하여 Wald 검정통계량을 제안하고, 그 극한분포를 제시하였다. 또한 동질성이 만족되는 경우 시점 별 평균을 이용하여 종합한 자료로 모형을 적합하였다. 이 모형의 동질성 검정 통계량의 극한분포가 $^x2$분포에 잘 따르는지를 알아보기 위해 모의실험을 실시하고, 실제 자료 분석으로 지역별 월별 Mumps 자료에 간헐적인 패널 1차 자기회귀 모형을 적합하여 동질성 검정을 수행한 결과 동질성을 만족하였다. 동질성이 만족된 지역별 월별 Mumps 자료를 시점 별 평균을 이용하여 종합하고 1차 자기회귀 모형으로 적합하였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제25권6호
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• pp.1253-1262
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• 2014

회귀나무 (regression tree)는 독립변수로 이루어진 공간을 재귀적으로 분할하고 해당 영역에서 종속변수의 최선의 예측값을 찾고자 하는 비모수적 방법론이다. 회귀나무 모형이 제안된 이래 로지스틱 회귀나무모형이나 분위수 회귀나무모형과 같이 유연하고 다양한 모형적합을 위한 연구가 진행되어 왔다. 최근에 들어서는 Sela와 Simonoff (2012)의 RE-EM 알고리즘, Loh와 Zheng (2013)의 GUIDE 등 패널데이터와 관련하여 진일보한 나무모형 알고리즘도 제안되었다. 본 논문에서는 각 알고리즘을 소개하고 특징을 살펴보는 한편, 실험 데이터를 생성하여 평균제곱오차 (mean squared error)를 바탕으로 예측력을 비교하였다. 분석결과, RE-EM 알고리즘의 예측력이 상대적으로 우수하게 나타났다. 이 알고리즘을 통해 기업경기실사지수 업종별 패널자료를 분석한 결과 최근의 업황에 가장 큰 영향을 미치는 요소는 매출 실적으로 나타났으며 매출 상위 그룹의 경우 비제조업이 제조업에 비해 업황에 대한 판단이 긍정적인 것으로 나타났다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.297-309
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• 2020

본 연구는 국내 공공 DB에 데이터마이닝 기법인 로지스틱 회귀분석과 의사결정나무 분석을 적용하여 국내 청소년의 삶의 만족도 증진에 관한 의미 있는 의사결정 규칙을 추출하는 과정을 분석한다. 분석을 위하여 한국아동·청소년패널조사(KYCPS) 중에서 중1 패널데이터의 4~6차연도 자료인 고등학생 학년별 자료를 활용하였다. 로지스틱 회귀분석으로 추출된 영향요인은 1학년은 전체 성적 만족도, 주의집중 문제, 우울, 자아 탄력성, 애정, 과잉간섭, 학습활동, 교사관계, 2학년은 가정의 경제 수준, 건강상태, 전체 성적 만족도, 신뢰, 소외, 학습활동, 학교규칙, 교우관계, 교사 관계, 3학년은 가정의 경제 수준, 전체 성적 만족도, 우울, 자아 탄력성, 애정, 학대, 학교규칙, 교사 관계로 나타났다. 의사결정나무 기법을 적용한 결과 국내 고등학생의 삶의 만족도는 개인의 정서 문제, 학교성적, 가정의 경제적 환경, 학교적응 등에 의하여 복합적으로 영향을 받는 것으로 파악되었다.

• 시큐리티연구
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• 제50호
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• pp.119-141
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• 2017

본 연구는 보안관련 종사자를 중심으로 조직몰입과 직무만족에 관한 종단적 인과관계를 분석하는데 그 목적이 있다. 이를 위해 한국노동패널 자료에서 경비, 경호, 보안서비스, 경찰, 교도관 종사자를 분류한 뒤 자기회귀교차지연 분석을 적용하였다. 자료분석은 SPSS 18.0과 AMOS 20.0을 이용하였으며, 가설 검정 전에 타당도 검증과 신뢰도 분석을 실시하였다. 분석결과를 요약하면 t-1 시점의 조직몰입이 t 시점의 조직몰입에 정(+)적인 영향을 미치며, t-1 시점의 직무만족이 t 시점의 직무만족에 정(+)적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 조직몰입이 직무만족에 영향을 미치는 교차회귀계수가 유의한 것으로 나타났으며(1차년 조직몰입 ${\rightarrow}$ 2차년 직무만족, 2차년 조직몰입 ${\rightarrow}$ 3차년 직무만족), 직무만족이 조직몰입에 영향을 미치는 교차회귀계수 역시 유의한 것으로 나타났다(2차년 직무만족 ${\rightarrow}$ 3차년 조직몰입). 교차회귀계수를 종합해 봤을 때 조직몰입이 직무만족에 선행하며, 예측변인으로 작용한다고 해석할 수 있다. 이상의 연구결과는 조직몰입과 직무만족의 선후 관계를 살펴보았다는 점에서 그 의미가 있다.

• 사회복지연구
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• 제47권4호
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• pp.309-332
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• 2016

본 연구의 목적은 국민건강보험 지역가입자의 부담능력별로 수직적 형평성을 측정하고, 각 부담능력 및 인구학적 특성이 보험료의 변화와 인과관계를 보이는지 종단 분석하는 것이다. 분석대상은 한국복지패널 6차(2011년)-10차(2015년) 조사에 모두 참여한 지역가입자 가구주이다. 분석방법으로는 카크와니(Kakwani) 누적지수 산출 및 패널회귀분석을 적용하였다. 연구결과는 첫째, 2011년-2015년까지 카크와니 지수는 종합소득에 대한 보험료 부과가 역진적임을 나타내고 있다. 둘째, 패널회귀분석 결과 종합소득이 적은 가구일수록 보험료 부담이 통계상 유의미한 부(-)의 영향력을 보여 역진적임을 보였다. 이를 통해 국민건강보험 지역가입자의 보험료 부과체계 개편에 대한 정책적 함의를 제시하였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권1호
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• pp.46-56
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• 2018

본 연구에서는 지표면 온도 변화에 미치는 주요 지역특성인자를 도출하고 각각의 인자가 미치는 확률적 영향계수를 추정하였다. 연구대상지역은 충청북도 전역이며 패널 분석을 위해 시 군 행정 단위로 분할하였다. 지표면온도 및 지역특성 시계열자료들은 MODIS 영상과 통계청자료를 사용하여 각각 구축하였다. 그리고 지표면온도와 횡단면자료인 지역특성인자들을 다중회귀관계로 설정하고 패널 모형 분석을 통하여 회귀계수 추정치를 산정하였다. 지표면온도와 지역특성인자는 패널 모형 분석에서 종속변수와 설명변수로 각각 사용하였다. 패널 자료 분석은 상용 통계프로그램 STATA14를 사용하였으며, 일원 개체 고정효과모형이 본 연구의 지표면온도 변화 해석에 가장 적절한 모형으로 선정되었다. 지표면온도 변화에 미치는 설명변수의 영향수준을 나타내는 기여율은 회귀방정식의 추정회귀계수로부터 구했다. 설명변수별 기여율은 도시 공업지역이 3.746로 가장 컸으며, 다음으로 평균고도${\times}$대지면적비율이 2.856, 전력사용량 2.742, 평균풍속 0.553, 비도시관리지역 0.102, 농림지역과 자연 환경보전지역은 0.085와 0.071 그리고 시 군의 평균강우량 한 단위 변화가 지표면온도 변화에 미치는 기여율은 0.003으로 추정되었다.

• 응용통계연구
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• 제19권3호
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• pp.521-534
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• 2006

횡단면 자료와 시계열 자료가 병합된 패널회귀모형을 다루는 대부분의 연구들에서 사용되고 있는 자료는 완전한 자료를 고려하고 있다. 그러나, 실제적으로 완전한 자료보다는 불완전한 자료가 많다. 이러한 상황을 고려하지 않고 통계적인 추론을 하게 되면 잘못된 결론이 도출될 수 있다. 따라서, 자료의 형태를 충분히 고려한 추정량을 바탕으로 자료를 분석해야 한다. 본 연구는 패널회귀모형에서 자료가 불완전 상태인 경우 최대 엔트로피 형식을 이용한 일반화최대엔트로피 추정량을 제안하고, 추정량들의 효율성을 모의실험을 통하여 비교하였다. 모의실험 결과, 일반화 최대엔트로피 추정량이 가장 안정적이고 효율적인 추정량임을 보여주었다.